Question

我正在开发一个实时应用程序。为此，我需要每秒存储大约20个数组。每个数组由n个点组成，它们各自的x和y坐标（z也可能在将来跟随）。

我所做的是某种环形缓冲区，它取整个数组的长度（它是视频的帧btw。）和带有坐标的点数（这不会改变一次执行，但对于后面的执行是可变的）。

我的缓冲区中有一个填充零的numpy数组：np.zeros((lengthOfSlices,numberOfTrackedPoints))

然而，这似乎是有问题的，因为我将一个Slice的整个Points一次写入数组，而不是另一个。这意味着我不能广播数组，因为形状不正确。

是否有numPythonic方法用零初始化数组并在之后存储矢量？

下面你可以找到我现在拥有的东西：

class Buffer():
  def __init__(self, lengthOfSlices, numberOfTrackedPoints):
    self.data = np.zeros((lengthOfSlices,numberOfTrackedPoints))
    self.index = 0

  def extend(self, x):
    'adds array x to ring buffer'
    x_index = (self.index + np.arange(x.size)) % self.data.size
    self.data[x_index] = x
    self.index = x_index[-1] + 1

  def get(self):
    'returns the first-in-first-out data in the ring buffer'
    idx = (self.index + np.arange(self.data.size)) % self.data.size
    return self.data[idx]

Answer 1

您需要根据帧的长度重新整形数组。

简单示例：

>>> import numpy as np
>>> A = np.zeros(100)
>>> B = np.reshape(A, (10,10))
>>> B[0]
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

所以这可能类似于self.data = np.reshape(self.data, (lengthOfAFrame, 20))

编辑：显然重塑不是你的（唯一的？）问题，你可以检查collections.deque是否有循环缓冲区的python实现（source and example）

用于n维向量的环形缓冲区

1 个答案: